FSRS vs SM-2
Los dos deciden cuándo vuelve a aparecer una tarjeta de estudio (flashcard). Aquí ves cómo funciona cada uno, qué encontró un benchmark abierto con casi 10 000 usuarios de Anki y en qué casos SM-2 todavía cumple
La respuesta corta
FSRS predice con más precisión cuándo vas a olvidar una tarjeta, así que puede programar menos repasos para la misma retención. En el benchmark público más grande, incluso FSRS con sus parámetros predeterminados tuvo cerca de la mitad del error de predicción de SM-2. SM-2 sigue funcionando: es más simple y sus intervalos son fáciles de prever.
No tienes por qué cambiar. SM-2 lleva décadas en uso y sus intervalos se explican en una línea. Si tus repasos diarios te resultan llevaderos, puedes quedarte con él.
Una advertencia sobre sesgo: yo hago Azri, que usa FSRS. Cada cifra de esta página enlaza a su fuente para que puedas comprobarla.
FSRS vs SM-2 de un vistazo
SM-2 fija los intervalos con una regla práctica. FSRS calcula la probabilidad de que recuerdes la tarjeta y elige el intervalo que coincide con tu objetivo.
| Característica | SM-2 | FSRS |
|---|---|---|
| Creación | 1987, por Piotr Woźniak para el primer programa SuperMemo. | Desde 2022, por Jarrett Ye y la comunidad open-spaced-repetition. FSRS-5 llegó en 2024. |
| Qué registra de cada tarjeta | Un factor de facilidad, que empieza en 2.5, y el último intervalo. | Dificultad, estabilidad y recuperabilidad. |
| Cómo fija el siguiente intervalo | 1 día, luego 6 días, luego el último intervalo × el factor de facilidad. | El día en que tu probabilidad prevista de recordar baja hasta tu retención objetivo. |
| Predice tu probabilidad de recordar | No. | Sí. |
| Repasos atrasados | El original no tiene en cuenta cuánto te retrasas. La versión de Anki sí. | Usa el tiempo real desde tu último repaso. |
| Ajuste principal | En Anki: Facilidad inicial (Starting ease), Pasos en la etapa de aprendizaje (Learning steps), Modificador de intervalo (Interval modifier) y más. | Retención deseada (Desired retention), 90% por defecto. |
| Adaptación a ti | La facilidad de cada tarjeta va cambiando con tus respuestas. | Opcional: Anki puede ajustar de 19 a 21 parámetros a tu historial de repasos. |
| Log loss del benchmark (menor es mejor) | 0.72, o 0.62 en la versión de Anki. | 0.382 con los parámetros predeterminados, 0.356 ajustado a cada usuario. |
| Dónde lo encuentras | Anki (una versión modificada, salvo que actives FSRS) y Mnemosyne. | Anki (desde la 23.10), Azri y otras apps. |
Cómo funciona SM-2
Piotr Woźniak escribió SM-2 para el primer programa SuperMemo en 1987 y lo publicó en 1990 (en inglés). Es tan corto que se puede aplicar a mano.
- Después de cada repaso calificas tu respuesta de 0 (no recuerdas nada) a 5 (respuesta perfecta).
- El primer intervalo es de
1 día; el segundo, de6 días. - A partir de ahí, cada intervalo es el anterior multiplicado por el factor de facilidad de la tarjeta, que empieza en
2.5. - Cada nota sube o baja un poco el factor de facilidad, pero nunca por debajo de
1.3. Una nota menor que 3 reinicia los intervalos de la tarjeta y conserva su factor de facilidad.
La versión de Anki es un SM-2 modificado. Tiene cuatro botones en lugar de seis notas, añade pasos de aprendizaje para las tarjetas nuevas y cambia la facilidad en saltos fijos: Otra vez (Again) la baja 20 puntos porcentuales, Difícil (Hard) 15, Fácil (Easy) la sube 15 y Bien (Good) no la toca (preguntas frecuentes de Anki, en inglés). Como Bien nunca sube la facilidad, una tarjeta que te costó al principio puede quedarse mucho tiempo en intervalos cortos.
Lo que SM-2 no hace es estimar la probabilidad de que recuerdes una tarjeta. Sus intervalos son una regla práctica, y por eso mismo son fáciles de entender.
Cómo funciona FSRS
FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler) lo creó Jarrett Ye a partir de la investigación sobre la memoria que publicó con la app de idiomas MaiMemo (KDD 2022). Lo desarrolla en abierto la comunidad open-spaced-repetition.
- Cada tarjeta tiene una dificultad, una estabilidad (cuántos días faltan para que tu probabilidad de recordarla baje al 90%) y una recuperabilidad (tu probabilidad de recordarla ahora mismo).
- Después de cada Otra vez, Difícil, Bien o Fácil, FSRS actualiza la dificultad y la estabilidad con fórmulas cuyos parámetros se ajustaron a historiales de repasos reales.
- Programa el siguiente repaso para el día en que se prevé que la recuperabilidad baje hasta tu retención deseada. Anki y Azri usan 90% por defecto.
- En Anki puedes ajustar los parámetros a tu propio historial con el botón Optimizar (Optimize) (manual de Anki, en inglés). Las apps sin optimizador, como Azri, usan los valores predeterminados.
El resultado es un solo ajuste con un significado claro: con una retención deseada del 90%, FSRS busca que recuerdes unas 9 de cada 10 tarjetas cuando les toque repaso. Si lo subes, tendrás más repasos; si lo bajas, menos, pero con más fallos.
Qué dice el benchmark
El proyecto open-spaced-repetition mantiene la mayor comparación pública de algoritmos de programación de repasos. Reproduce historiales reales de repasos de Anki y comprueba qué tan bien predijo cada algoritmo si la persona recordaría la tarjeta.
| Algoritmo | Log loss ↓ | RMSE (bins) ↓ | AUC ↑ |
|---|---|---|---|
| FSRS-5 ajustado a cada usuario | 0.356 | 0.074 | 0.701 |
| FSRS-5 parámetros predeterminados, como en Azri | 0.382 | 0.102 | 0.693 |
| SM-2 de Anki ajustes predeterminados | 0.62 | 0.172 | 0.613 |
| SM-2 original | 0.72 | 0.203 | 0.603 |
El log loss (pérdida logarítmica) y el RMSE (bins) (error cuadrático medio por grupos) miden la calibración: si un 80% de probabilidad prevista equivale de verdad a unas 8 de cada 10 tarjetas recordadas. El AUC (área bajo la curva) mide qué tan bien distingue un algoritmo las tarjetas que vas a recordar de las que vas a olvidar.
Con los parámetros predeterminados, el RMSE de FSRS-5 es más o menos la mitad del de SM-2 (0.102 frente a 0.203) y alrededor de un 40% más bajo que el del SM-2 de Anki (0.172). Ajustar FSRS a cada usuario mejora aún más, sobre todo la calibración (de 0.102 a 0.074). El benchmark también indica que una variante ajustada de FSRS-5 estimó el recuerdo mejor que el SM-2 predeterminado de Anki en el 99.4% de las colecciones.
SM-2 no se hizo para predecir
SM-2 solo da intervalos. El benchmark añade fórmulas para convertirlos en probabilidades, y sus autores señalan que solo por eso se puede evaluar SM-2.
Predecir no es lo mismo que sacar buenas notas
El benchmark mide predicciones, no resultados de exámenes. Predecir mejor permite que el programador de repasos alcance tu objetivo con menos repasos de sobra: las preguntas frecuentes de Anki (en inglés) dicen que FSRS necesita menos repasos para la misma retención.
Todos los datos son de Anki
Cada colección viene de un usuario de Anki, así que los resultados describen a personas que estudian con tarjetas al estilo de Anki.
El benchmark ha seguido avanzando
El benchmark actual (en inglés) clasifica FSRS-6, FSRS-7 y modelos neuronales, y ya no incluye SM-2; por eso la tabla usa los resultados de abril de 2025. En los resultados actuales, FSRS-6 tiene un log loss de 0.346 frente a 0.356 de FSRS-5.
Cuándo SM-2 sigue siendo buena opción
Que haya un mejor predictor no vuelve inútil a SM-2. Depende de qué te molesta de tus repasos.
SM-2 te basta si
- Tus repasos diarios te resultan llevaderos y recuerdas lo que necesitas.
- Prefieres intervalos que puedas prever y explicar.
- Estudias en papel o en una hoja de cálculo, donde una regla simple es una ventaja.
- No quieres cambiar ajustes que llevas años afinando.
FSRS vale la pena si
- Tu montón de repasos pesa más de lo que justifica tu retención.
- Quieres elegir directamente una retención objetivo.
- A menudo vuelves a tus tarjetas después de largas pausas.
- Algunas tarjetas parecen atascadas en intervalos cortos, pulses lo que pulses.
Cómo usa Azri FSRS
Azri programa cada repaso con repetición espaciada (FSRS), versión 5, y es gratis en iPhone y iPad. La app web viene con Pro y usa el mismo programador y los mismos preajustes. No hay modo SM-2. Eliges Predeterminado (90%), Intensivo (95%), Relajado (85%) o tu propio objetivo, y Azri usa los parámetros predeterminados de FSRS, sin optimizador personal.
Preguntas sobre FSRS y SM-2
¿FSRS es mejor que SM-2?
¿FSRS necesita mucho historial de repasos?
¿Qué diferencia hay entre FSRS-5 y FSRS-6?
¿Qué retención deseada debo usar con FSRS?
¿Anki usa FSRS o SM-2?
¿Puedo usar FSRS gratis en iPhone?
Prueba la repetición espaciada (FSRS) en tu iPhone.
Azri es gratis, programa con FSRS desde tu primer repaso e importa tus mazos de Anki como tarjetas nuevas.
